Pythonで始める機械学習入門最近流行の機械学習／Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は機械学習を使った自然言語分析のライブラリ「Gensim」について解説します。
Theanoの使い方 (1) シンボルと共有変数 - 人工知能に関する断創録
今回からしばらくの間、Deep Learningの各種アルゴリズムをスクラッチから実装していきたい。Pylearn2などDeep Learningのアルゴリズムを実装したPythonライブラリもあるのでスクラッチから実装する意味はほとんどないのだけれど、今回はアルゴリズムの詳細を勉強するというのが趣旨。 参考にした資料はDeep Learning Tutorial。TheanoというPythonの数値計算ライブラリを用いたDeep Learningの各種アルゴリズムの実装方法がソースコード付きで解説されている。ぶっちゃけたところこの資料を読み込めばこんな記事はいらないのだけれど、実装する過程で試行錯誤しないと理解できないところが多々あったのでそういうところをまとめておきたい。 今回はTheanoの基本的なところから。いろいろTIPSがあるので断片的に記事を書くかも・・・ Theanoについ
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に# AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
Deep Learning for Image Recognition in Python
Deep Learning for Image Recognition in PythonAI-enhanced description The document discusses the application of deep learning for image recognition in Python, specifically focusing on distinguishing between images such as dogs and cats. It highlights the use of pre-trained networks and compares accuracy rates between traditional methods and deep learning, with the latter achieving over 95% accuracy
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ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD